ممنون از همگی بابت معرفی @mtproxyboy که باعث شد به این نرخ از رشد برسیم.

این آمار و نمودار رو به رشد بهم انگیزه می‌ده تا این سرویس رایگان و بدون تبلیغات رو بهبود و گسترش بدم.

دریچه ارتباطی من برای دریافت دیدگاه‌ها و پیشنهادات فنی شما از طریق Direct Message همواره باز است و با اشتیاق از هرگونه بازخورد برای بهینه‌سازی سیستم استقبال و در جهت اجرایی شدن آن‌ها اقدام خواهم کرد.

پست قابل تامل چنل یکی از دوستان که در حوزه اخبار تلگرام فعال هست، مطالعه کنید و به جهت نشر آگاهی، برای دوستان خود بفرستید.

توهم سرعت؛ چرا AI بدون تست یک تهدید سیستماتیک است؟

در سال ۲۰۲۶، ابزارهای AI می‌توانند در چند دقیقه کدهای بسیار پیچیده تولید کنند؛ کاری که قبلاً ساعت‌ها زمان مهندسین را می‌گرفت. اکنون سرعت Code Synthesis بسیار سریع‌تر از رشد کیفیت و صحت منطقی آن بوده است. به همین دلیل، فاصله بین «خروجی مفید» و «فروپاشی سیستم» بسیار باریک شده است.

این موضوع در نشست‌های تخصصی مانند Retreat 2026 توسط افرادی مثل مارتین فولر به‌عنوان چالش اصلی مطرح شد. Bottleneck توسعه نرم‌افزار دیگر نوشتن کد و فهماندن منطق به ماشین نیست. چالش واقعی، درک صحیح صورت‌مسئله، تصمیم‌های معماری، و نظارت بر خروجی‌های تولیدشده توسط ماشین است. اگر این خروجی‌ها بدون کنترل مهندسی استفاده شوند، فقط Technical Debt و Hallucination را در مقیاس بزرگ تکثیر می‌کنند. این کدها ظاهراً تمیز هستند، اما در عمل منطق و عملکرد درستی ندارند.

در این شرایط است که نقش QA Engineer از یک Tester به یک Supervisory Engineer ارتقا می‌یابد . وظیفه او اعتبارسنجی منطق و رفتار کدهای Vibe-coded تولیدشده توسط AI است. در این نقطه، TDD دیگر فقط یک متدولوژی نیست. بلکه به قوی‌ترین ابزار Prompt Engineering تبدیل شده. این تست‌ها هستند که قراردادهای دقیق رفتاری را برای ماشین تعریف می‌کنند.

بدون تست‌های Robust، هوش مصنوعی فقط کدهای زیبا تولید می‌کند، نه کدهای درست. این کدها ممکن است از نظر ظاهری کامل باشند، اما Business Logic صحیح ندارند. نتیجتاً تست دیگر Optional نیست بلکه تنها زبان دقیق برای انتقال خواسته‌های مهندسین به ماشین است.

تیم‌هایی که از ابزارهایی مانند Property-based Testing، Contract Testing، و Chaos Engineering استفاده نکنند، سریع‌تر به سمت Failure حرکت می‌کنند. مدل‌های AI معمولاً Failure modeها و رفتار سیستم تحت فشار را پیش‌بینی نمی‌کنند. این مسئولیت مهندس است که این سناریوها را تعریف کند.

تست اکنون پل بین عقلانیت انسان و سرعت ماشین است. اگر این پل وجود نداشته باشد، AI به‌جای شتاب‌دهنده، به یک عامل تخریب سیستم تبدیل می‌شود و خرابی‌ها را چند برابر می‌کند. در مقابل اگر تست به‌درستی استفاده شود، AI می‌تواند به یک Multiplier واقعی برای بهره‌وری و پایداری سیستم تبدیل شود.

— @rezachannel

می‌خوام محتوای کانال دقیق‌تر و کاربردی‌تر بشه. کمک می‌کنید بدونم دقیقاً کیا اینجایید؟
چون محتوا وقتی خوبه که دقیق بخوره به درد مخاطبش. نه فقط یک سری حرف فنی رو اینجا بنویسم که بخوره تو دیوار.

اگر دقت کرده باشید، این مدت با لحن‌های مختلفی (دوستانه، حرفه‌ای، کوتاه و بلند) نوشته‌ام تا متوجه بشوم دقیقاً اعضای کانال به دنبال چه هستند. اما بعداً با خود گفتم چرا از خود مخاطبان در این خصوص پرس‌وجو نکنم؟ نظرسنجی‌های بالا به همین منظور پست شدند.

ازم پرسیدین که با این آمار می‌خوای چیکار کنی، این کارهاییه که می‌خوام انجام بدم:

— سگمنت‌بندی مخاطبین
— تشخیص سطح غالب مخاطبین (جونیور/میدل/سینیور)
— کشف دردها و چالش‌های پرتکرار
— طراحی موضوعات استراتژیک برای پست‌های بعدی

اگه اکثریت جونیورن، باید بیشتر آموزش پایه و مسیر رشد بگم.
اگه میدل و سینیورن، می‌تونم عمیق‌تر برم توی معماری، ریسک، تصمیم‌های فنی.

انتروپیک ۵ دوره رایگان برای یادگیری Claude و MCP منتشر کرده که گواهی پایان دوره هم می‌ده که مستقیم می‌تونی به رزومه‌ات در لینکدین اضافه کنی.

موضوع‌ها شامل Claude API و MCP سمت Amazon Bedrock و Vertex AI و حتی مباحث پیشرفته MCP می‌شن.

اگه توسعه‌دهنده‌ای و می‌خوای وارد عمق AI Agents بشی و فقط مصرف‌کننده ابزار هوش مصنوعی نباشی، این یه شورتکات تمیزه.

تنها کافیه ثبت‌نام کنی، دوره رو تموم کنی و بعد Assessment رو جواب بدی:
https://anthropic.skilljar.com

"Any fool can write code that a computer can understand. Good programmers write code that humans can understand."

- Martin Fowler

چند تا پست حاضر کرده بودم که برنامه‌ریزی شده بفرستم توی چنل، اما چون حال دلمون خوب نیست فعلاً متوقفش کردم.

سعی می‌کنم در خصوص دسترسی آزاد به اینترنت و روش‌های ارتباط جایگزین بیشتر صحبت کنم.

مراقب خودتون باشید.